Обработка информации на естественном языке, понимание тематики текста – задачи семантического анализа. Как связана структура предложения с его значением? Как мозг связывает последовательность символов для построения символических представлений? Самым предпочтительным подходом к моделированию данных процессов является использование нейронных сетей.

Научный семинар «Нейронные сети в семантическом анализе» для студентов Института математики, физики и информационных технологий нашего университета прошел в рамках проекта «Проведение мероприятий направленных на ускоренное освоение цифровых компетенций» программы развития «Приоритет-2030».

Ведущий семинара – ассистент кафедры «Программирование и инфокоммуникационные технологии» А.И. Джангаров построил свой доклад на подробном освещении таких тем, как встраивание слов, рекуррентные и сверточные нейронные сети. Участники узнали, как применять эти методы к таким задачам, как анализ настроений, генерация текста и ответы на вопросы.

Традиционно особый интерес у аудитории вызвала информация о последних разработках и инновациях – применение нейросетевых технологий в задачах семантического анализа, помимо их высокой производительности и расширения возможностей в анализе текстовых данных, незаменимо в задачах моделирования мозговой деятельности, к примеру,  для моделирования обучения новым языкам и применения данных технологий в построении роботов, способных самостоятельно изучать языки и понимать их смысл.